（一）成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳，减少因长距离输送带来的线路损耗问题，在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月，国家能源局综合司发布了《关于报送整县（市、区）屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》，用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下，分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底，国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW，约占光伏总装机容量的三分之一，且其增长速度已经超过了集中式光伏。 （二）痛点问题 对于配电网来说，光伏出力易受天气因素影响，具有极强的随机波动特性，大规模分布式光伏接入，一方面加剧了配电网负荷短时波动，影响电力实时平衡，制约负荷预测精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳，为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说，随着新一轮电力体制改革的持续深入，分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性，使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同，面临严重的市场风险。 因此，亟需精准的分布式光伏功率预测，为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳，分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 （三）技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列，以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后，基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑，利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间，而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系，由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性，有效实现子序列动态图结构的构建。最终，基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络，将其与动态图结构结合，建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型，针对不同频率下出力子序列分别预测，而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先，基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型，该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征，而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测，自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后，利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题，且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此，利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上，开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架，在该框架中，本地用户仅需将本地模型进行共享，无需数据的传输，而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练；在中央服务器，基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 （四）竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征，实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时，考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下，可以取得较好的预测效果。然而，易受天气因素的影响，分布式光伏出力极易发生短时波动，因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列，显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化，难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法，利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上，考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性，将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量，减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性，且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量，因此大多以一种集中的训练方式实现，即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而，这种集中训练的方式会期限数据隐私，使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外，在竞争激烈的电力市场中，分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法，利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测，实现对本地功率时域特征的有效挖掘；利用分散式训练的联邦学习框架，实现各场站预测模型信息共享，有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏，虽然场站数量众多、分布广泛，但是其位置临近，由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征，实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力；利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征，以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上，利用联邦学习框架聚合各本地模型，实现各站点信息聚合，实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进，分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中，为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行，维持电力平衡等工作提供重要参考。同时，随着分布式光伏逐步参与到电力市场，所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略，签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述，所研成果市场前景广阔。

项目简介 一种 690-730MPa 超高强度 80-100mm 淬透性铝合金及其制备方法，其特征是所述的 铝合金主要由铝（Al）、锌（Zn）、镁（Mg）、铜（Cu）、锆（Zr）和锶（Sr）组成，其中， 锌（Zn）的质量百分比为 10.78∼13.01%，镁（Mg）的质量百分比为 2.78∼3.51%，铜（Cu） 的质量百分比为 2.26∼2.80%，锆（Zr）的质量百分比为 0.204∼0.24%，锶（Sr）的质量 百分比为 0.0025∼0.0751%，余量为铝和少量杂质元素。所述

致力于高性能非调质钢锻件关键技术研发与应用，通过锻件一体化复合锻造成形技术、非调质钢曲轴和连杆热温复合锻造成形工艺及专用模具、以及非调质钢复杂构件组织性能差异化控制技术等技术，创新性发明了非调质钢在汽车零部件上应用的关键技术，解决了非调质钢强度有余而韧性不足的关键问题。

该项目2016年获得湖北省科技进步一等奖。由于乙酰甲喹和喹烯酮尚未确定每日允许摄入量(ADI)、残留标识物(MR)和靶组织(TT)，未能制订最高残留限量(MRLs)和休药期(WP)，喹乙醇仅有猪肌肉暂定MR及MRL，这三种药物一直没有科学的食品安全标准和风险管控技术，消费者健康受到威胁。 该项目主要创新如下： 1、针对代谢资料缺乏、无MR等问题，在猪、鸡和鲤开展放射示踪研究，鉴定出代谢物33种，发现残留物20种，阐明了代谢机制、残留消除规律及种属差异，确定了MR及TT，为有害残留的风险评估与管控提供了翔实、科学的基础数据。 2、针对毒理资料缺乏、无MRLs等问题，开展全面、系统、深入的毒理和暴露评估研究，揭示药物的毒性和毒作用特点，阐明量-效、时-效关系，确定了ADI，制订MRLs 18个、休药期6个，为有害残留的风险管控与交流提供了理论依据。 3、针对缺乏新型、高效检测技术的问题，自主研制残留物的标准品17种，建立定量/确证分析方法9种，发明快速检测的核心试剂22种，创制基于抗体的高效检测试剂盒6个，为有害残留的风险管控提供了技术支撑。 发现的代谢物和残留物，自主研制的标准品、检测方法及其标准，发明的快速检测核心试剂及试剂盒，填补了国内外空白，提升了兽医兽药科技的自主创新能力。喹乙醇新MR的发现改正了国际食品法典委员会以往推荐的错误标准。 成果完成时间：2012年

本发明提供了一种等离子体射流人体接触电气安全性评估方法，包括以下步骤：步骤S01：等离体射流的光学特性的采集，所述光学特性采集包括放电电压、电流信号采集。步骤S02：采集流经人体阻抗模型的电流。步骤S03：计算流经人体的电流有效值和比脉冲能量，步骤S04：当电流有效值和比脉冲能量中都没有超出安全阈值即判定为人体接触安全，否则判定为人体接触不安全。本发明还提供了一种等离子体射流人体接触电气安全性评估测试平台。本发明通过电流有效值来评估人体接触射流体羽平均效应带来的危害，比脉冲能量评估瞬时效应引起的人体接触危险情况，综合电流有效值和比脉冲能量形成人体接触安全性评估体系。

结构特异性醇/酯因其独特的理化性质与生理功能在食品、医药和化工等领 域具有重要的应用价值。本项目针对立体特异性芳基醇和位置特异性结构脂质为典型代表的高附加值醇/酯，解决其绿色制造过程中关键酶选择性差，工业适应性弱，表达制备成本高以及催化反应效率低的关键技术难题，开展工业酶的定向筛选、功能强化、高效表达及应用技术研究，开发了具有自主知识产权和适合工业化要求的高选择性、高活性、高稳定性工业酶（脂肪酶和氧化还原酶）的高效创制及应用技术体系，打破国际技术壁垒，推动了我国相关产业的技术进步和持续健康发展。

东南大学苏州研究院工业CT系统采购招标项目的潜在投标人应在南京市建邺区嘉陵江东街8号综合体B3栋一单元16层获取招标文件，并于2022年06月23日09点30分（北京时间）前递交投标文件。

层间转角在层状堆垛的二维材料体系中提供了一个全新的自由度来调控其结构与性质。近几年，相关方面的研究引起了广泛的关注。早在2012年，何林课题组就开始关注转角对双层石墨烯结构和电学性质的影响，测量了不同转角双层石墨烯的两个范霍夫峰的峰间距能量与转角大小的关系[1]，并预言该体系中的准粒子具有可调控的手征性[2]，研究了应变结构在该体系产生的赝磁场和赝朗道能级[3]。2015年，何林团队发现双层转角石墨烯体系费米速度随角度减小而迅速下降，证明在转角为1.1度(第一魔转角)附近时费米速度降为零[4]，并于2017年，在转角接近魔转角的双层石墨烯体系观察到强电子-电子相互作用[5]。2018年初MIT的Pablo课题组在魔角双层石墨烯观察到电子-电子相互作用导致的关联绝缘体态和超导态，魔角双层石墨烯物性研究迅速成为过去两年凝聚态物理研究的最大热点。 近期，何林课题组发展了一套方法，能够可控地制备利于扫描隧道显微镜系统（STM）研究的双层转角石墨烯，并利用STM研究了小角度双层石墨烯的性质，深入探索该体系由于电子-电子相互作用导致的平带简并度解除和新奇强关联量子物态的关联。例如，何林课题组与合作者发现当小转角体系的平带被部分填充时，电子-电子相互作用会解除平带的谷赝自旋简并度，在体系中产生很大的轨道磁矩（每个莫尔约10μ_B），由于轨道磁矩和磁场的耦合，谷极化态的劈裂能量会随着外加磁场线性增大[6]。同样的结果也在应变引起的平带中观察到了，当双层石墨烯的转角接近魔角时，体系中微小的应变结构可以使两个范霍夫峰之间出现一个新的零能量平带（赝朗道能级），何林课题组与合作者发现电子-电子相互作用会解除赝朗道能级的谷赝自旋简并度，产生轨道磁性态[7]。这些结果表明小转角石墨烯体系是研究二维轨道磁性态和量子反常霍尔效应的理想平台。在角度大于魔角的小转角双层石墨烯中，何林课题组与合作者证明电子-电子相互作用依然会起重要作用，并有可能产生完全不同于魔角双层石墨烯的新奇强关联量子物态。例如在1.49度的样品中，他们证明电子-电子相互作用解除了体系平带中的自旋和谷赝自旋的简并度，产生了一种全新的自旋和谷极化的金属态[8]，这一结果进一步拓宽了转角体系新奇强关联量子物态的研究范围。 除了电学性质受层间转角的调制，在双层转角石墨烯体系，由于层间堆垛能与层内晶格畸变引起的应变能的竞争，其原子结构也会随着角度发生改变。最近，何林课题组系统研究了双层转角石墨烯结构随着角度的演化，发现当转角大于魔角时，体系可以看作两个独立的刚性石墨烯层发生扭转，层内晶格畸变几乎可以忽略（定义为非重构结构）；当转角小于魔角时，由于莫尔条纹周期较大，层间堆垛能占主导，从而引起晶格畸变产生堆垛的畴界（domain wall）网格（定义为重构结构）。这种畴界的两边都是Bernal堆垛的双层石墨烯（分别为AB堆垛和BA堆垛），能传输谷极化的电流（图一）。我们利用STM证明非重构和重构的两种结构在魔角附近都能稳定存在。进一步，我们发现利用STM针尖脉冲可对魔角双层石墨烯的非重构和重构结构进行切换，从而开关其二维导电拓扑网格。同时，我们发现在强关联效应中起到重要作用的魔角双层石墨烯平带的带宽也能在这一过程中被调控[9]。相关成果近日刊发在物理学期刊《Physical Review Letters》上。何林教授课题组博士生刘亦文为第一作者，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的苏赢博士为文章的共同第一作者，何林教授为通讯作者。

近日，东南大学物理学院倪振华教授和吕俊鹏教授课题组与新加坡科技局材料工程研究院吴靖研究员合作，发现在基于二维Bi2O2Se的场效应晶体管中施加门电压可以调控极化光学声子散射到压电散射的转变，实现了塞贝克系数与电导率的去耦合，达到了宽温度范围的高热电功率因子。 基于塞贝克效应的热电材料可以实现热能和电能的直接转换，在绿色清洁能源和低温制冷等领域有着十分重要的应用，如何提高热电材料转化效率一直是该领域研究的核心问题。热电参数之间的强耦合使得提高材料的热电性能具有挑战性。长期以来，由于载流子散射机制的复杂性，在调控载流子散射机制方面十分困难，因此常常忽略了载流子迁移率在独立增强热电性能（不牺牲塞贝克系数的情况下提高电导率）方面的作用。 不同于目前广泛研究的石墨烯、过渡金属硫化物、黑磷等二维材料，二维Bi2O2Se的低声子群速度和强声子非谐散射使其具有极低的热导率(~0.92 W/mK APL 115, 193103 (2019))，同时兼具的高电子迁移率和良好的环境稳定性使得其在热电以及能源转化领域有着巨大的潜力。基于二维Bi2O2Se场效应晶体管的热电输运，二维Bi2O2Se载流子迁移率在高温下由极化光学声子散射主导，在低温下由压电散射主导。当压电散射主导时，其迁移率显著提高。同时电导率的急剧上升并没有导致塞贝克系数的明显下降，表明散射机制的调控可以实现电导率和塞贝克系数的去耦合。这与之前通过调控载流子浓度来平衡电导率和塞贝克系数的策略完全不同。同时，这种散射机制的转变温度具有高度的门电压可调性，通过施加一定大小的门电压，可以显著提高极化光学声子散射到压电散射的转变温度。热电功率因子与迁移率在两个数量级的调制上展现出近似线性的相关性，最终实现宽温度范围(80-200K)的高热电功率因子(>400mW-1m-1K-2)。 该工作发现了通过门电压调控二维Bi2O2Se的散射机制可以有效的调节其热电性能，证明了散射机制的调控可以很好的实现热电参数之间的去耦合。高栅极可调性允许对散射机制进行精细的控制，从而揭示更深入的物理机制。对于探索低维材料应用于低温制冷和物联网自供电领域具有深远意义。

研究背景 超特高压电网具有电压等级高，输电容量大，输送距离远，覆盖范围广等特点，电网故障带来的系统安全影响更加严重。超特高压系统故障后的暂态特征及继电保护与控制装置的配合关系复杂，超特高压工程带来的继电保护新问题对传统继电保护配置提出了更高的标准和要求。因此研究超特高压电网继电保护新原理是当前超/特高压电网建设的重大课题。 主要成果 构建了超特高压系统实时数字仿真系统（RTDS）模型，揭示了超特高压系统故障机理及其电磁暂态特征。在超特高压继电保护新原理方面取得了多项重大的科研成果，如：提出dR/dt振荡闭锁原理，解决了电力系统振荡过程中距离保护容易误动的难题；提出“按相补偿”方法，改革了接地阻抗继电器的接线方式，有利于阻抗选相和距离保护的快速动作；提出“虚拟电流”的构成方法，解决了母线保护的故障判别及TA饱和、断线的判别难题；提出基于电压回路方程的变压器保护新原理，解决了励磁涌流引起差动保护误动的难题等。研究开发的微机保护、继电保护测试仿真系统、变电站自动化系统、发变组保护系统及故障录波装置等均处于国际领先水平。 学术影响 研究团队在20世纪80年代初研发了我国第一台微机继电机保护装置，而后研发的分层、分布式变电站综合自动化系统率先在西电东送工程的首个500kV变电站投入应用；1000kV线路保护及变电站自动化系统也成功投运；依托研发技术创建的四方公司已成为我国二次设备三大制造商之一，年产值超过20亿元。相关研究成果已成功应用于实际电网中，先后2次2国家级科技进步二等奖，取得了重大经济和社会效益。